Recursos académicos

En esta sección encontrará recursos académicos organizados en pestañas para facilitar su consulta. Incluyen materiales sobre visualización de datos, simulaciones interactivas y herramientas útiles para cursos de probabilidad, estadística e ingeniería.

Todo el material, exceptuando aquel etiquetado como externo, es de mi autoría.

Infografías

Esta infografía presenta la definición del valor P, criterios para su interpretación y una guía para la elección del nivel de significancia (\(\alpha\)).

Simulaciones y visualizaciones interactivas

Este visualizador le permite explorar las principales distribuciones discretas y ver como cambian sus formas al modificar los parámetros.

Es el equivalente continuo al visualizador anterior, pero además, presenta una comparación entre la distribución normal estándar (\(z\)) y la t-Student (\(t\)).

Propio del campo de la ingeniería de calidad y muestreo de aceptación, este visualizador muestra las curvas características de operación (OC) de planes de muestreo por atributos.

Inspirado en algunas publicaciones científicas, aquí podrá encontrar como la asimetría juega un papel ponderante en el cumplimiento del teorema del límite central (TLC). Con este, busco ayudar a “derrumbar” el mito de que el TLC siempre se cumple con \(n=30\).

De Ph.D. Matt Bognar, aquí encuentra “mini aplicaciones” con las que puede resolver ejercicios de probabilidad y estadística.

Es una explicación de Rafael Pérez Laserna sobre la Ley de los Grandes Números, que incluye una simulación de un dado que nos ayuda a comprenderla.

Uno de los pilares de la estadística frecuentista, este enlace muestra una simulación del TLC que nos permite comprender el TLC de mejor forma.

  • Aplicación interactiva sobre los intervalos de confianza

Este es un gist que al ejecutarse en R con sus respectivas librerías, despliega una aplicación local que permite comprender mejor el funcionamiento de los intervalos de confianza y como estos dependen del estimador puntual (aleatorio por el muestreo), el tamaño de muestra y el nivel de confianza seleccionado.

# Correr en R (requiere shiny y tidyverse)

library(shiny)
library(tidyverse)

runGist("d47f4c205b531e3bed59d22b22cbfd13")

Recursos para la construcción de gráficos

¿Qué tipo de datos tiene? Elija el tipo principal usando esta guía.

Una colección de advertencias para la visualización de datos

Encuentre otros gráficos y guías para su construcción.

Tutoriales en

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Estadística

Ingeniería de Calidad